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[IT뉴스]"TSMC가 대만 만들었듯…딥엑스, 韓 '피지컬 AI' 반도체 산업 선도"
온카뱅크관리자
조회:
10
2026-04-14 15:17:30
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">14일 기자간담회서 '피지컬 AI' 전략 공유<br>DC서만 가능하던 성능, 온디바이스 구현<br>DX-M1은 전력 효율 높고 발열·원가 낮아<br>차세대 'DX-M2', 5W 미만 전력·80TOPS<br>"외산 의존 아닌 국산 피지컬 AI 시대로"</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="KzOJxcztS5"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="d72bb99ef87cb07723ad10f6626242da63079991a6a2703a5009e7232a391ef5" dmcf-pid="9qIiMkqFvZ" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="김녹원 딥엑스 대표가 14일 경기 판교 본사에서 기자간담회를 열고 발표를 진행하고 있다. 사진=최혜림 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/14/fnnewsi/20260414151241897melm.jpg" data-org-width="800" dmcf-mid="bDNfbdZvh1" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/14/fnnewsi/20260414151241897melm.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 김녹원 딥엑스 대표가 14일 경기 판교 본사에서 기자간담회를 열고 발표를 진행하고 있다. 사진=최혜림 기자 </figcaption> </figure> <div contents-hash="e8c8047b30ccd50926237e4796417bf719ed20e831736c00789c05e0660c7468" dmcf-pid="2BCnREB3WX" dmcf-ptype="general"> <br>[파이낸셜뉴스] "TSMC가 지금의 대만을 만들어낸 것처럼, 딥엑스는 대한민국의 피지컬 AI 반도체 산업을 키우겠다." <br>김녹원 딥엑스 대표는 14일 경기 판교 본사에서 기자간담회를 열고 자체 칩 기술과 소프트웨어 플랫폼을 앞세운 '피지컬 인공지능(AI)' 전략을 공개하며 이같이 말했다. </div> <p contents-hash="2f110eddef0d4c8f283e753f8db4fa60f5de57c540e21a884c3cb8bc86f668c6" dmcf-pid="VbhLeDb0CH" dmcf-ptype="general">김 대표는 "AI를 창조하는 시대는 엔비디아가 주도했지만, 앞으로는 AI를 실제 세상에 배포하는 시대는 딥엑스가 열 것"이라며 "피지컬 AI 시장이 다음 패러다임이 될 것"이라고 설명했다. </p> <p contents-hash="fb7db062f4663183c63ee82d9bb05b3da588fec9354aaf48a9883655c7a34745" dmcf-pid="fKlodwKpCG" dmcf-ptype="general">딥엑스가 자사를 단순 AI 반도체 설계 기업이 아닌 '피지컬 AI 인프라 기업'으로 규정하는 것은 초저전력 AI 칩 설계 경쟁력 때문이다. 딥엑스는 지난해 12월 신경망처리장치(NPU)를 기반으로 한 AI 칩 'DX-M1'을 양산했다. 김 대표는 "DX-M1은 평균 소비전력 2~3W 수준으로 동일 연산 기준 그래픽처리장치(GPU) 대비 전력 효율이 약 20배 높다"며 "가격 역시 GPU 대비 10분의 1 수준으로, 전력·발열·원가를 동시에 낮췄다"고 말했다. 삼성 파운드리와 협업을 통해 90% 이상의 양산 수율을 확보해 가격 경쟁력도 갖췄다는 설명이다. 딥엑스에 따르면 업계 평균 수율은 50~80%다. </p> <p contents-hash="2738e19d0075c470e656ec60b6d84d80fb98f195470aee8a69a8cab3c73d0573" dmcf-pid="49SgJr9UWY" dmcf-ptype="general">이에 DX-M1의 사업 성과는 빠르게 가시화되고 있다. 김 대표는 "중국 바이두와 협력해 AI 시스템에 칩을 적용하기로 하고 초기 물량 약 4만개를 수주했다"며 "현대자동차그룹 로보틱스랩에서도 해당 칩을 적용한 배송 로봇 '달이'가 연내 출시될 예정"이라고 했다. </p> <p contents-hash="812f16f67453ce79b6c9f5a78f441529be1e18e8a8f5621a2988f82d16691b04" dmcf-pid="83EQfo3GhW" dmcf-ptype="general">DX-M1은 제품 양산 7개월 만에 8개국, 8개 산업에서 구매주문(PO) 약 30건을 확보했다. 김 대표는 "PO가 실제 양산으로 이어지면 규모는 약 660만달러(약 98억원)이며 이 중 해외 약 450만달러(약 67억원), 국내 약 210만달러(약 31억원)로 해외 비중이 더 크다"며 "글로벌 수출 기반을 확보해가고 있다"고 강조했다. </p> <p contents-hash="36ac454ba8242879f60bf35828867498414f272a845fcd1cca48119e16b545a0" dmcf-pid="60Dx4g0Hhy" dmcf-ptype="general">딥엑스는 차세대 칩 'DX-M2' 개발 로드맵도 제시했다. 삼성 파운드리 2나노 공정을 적용한 제품은 피지컬 AI 칩으로는 최초다. 2027년 양산을 목표로 하며, 5W 미만 전력으로 최대 80TOPS(초당 80조회 연산) 성능을 구현하는 것이 목표다. DC에 의존해온 생성형 AI를 로봇, 스마트 모빌리티, 산업 자동화, 지능형 카메라 등 실제 물리적 기기 내부에서 구동하겠다는 구상이다. 회사는 향후 수백억~수천억 파라미터급 생성형 AI 모델을 배터리 기반 디바이스에서 구동하는 것을 목표로 제시했다. </p> <p contents-hash="e305b5ea47c39c4e1ecb1a2131dfa9e8962a52b4b0106f19d42b838cfa7c011e" dmcf-pid="PpwM8apXTT" dmcf-ptype="general">김 대표는 "더 높은 추론 성능, 복합 명령 처리, 멀티모달 인식 등 DC에서만 가능했던 AI 역량을 초저전력 기기 내부(온디바이스 AI)에서 구현할 것"이라고 강조했다. 시장조사업체 가트너와 옴디아는 피지컬 AI 반도체 시장이 2030년 약 183조원 규모로 성장할 것으로 전망하고 있다. </p> <p contents-hash="321779e3ff848e39b852804a074e7454359e29537b5649e2c18e0958a8745691" dmcf-pid="QUrR6NUZvv" dmcf-ptype="general">김 대표는 "엔비디아가 GPU와 쿠다로 AI의 길을 열었다면 딥엑스는 칩과 소프트웨어, 플랫폼을 통해 피지컬 AI의 길을 열 것"이라며 "CPU와 GPU 시대에 외산 기술에 의존했던 구조를 반복하지 않겠다"고 강조했다. </p> <p contents-hash="10d4fce94b4c12b3962352849c5d0bda1c1aa7bc71f39af3397d20edc1a2b58d" dmcf-pid="xumePju5lS" dmcf-ptype="general">조영호 딥엑스 최고재무책임자(CFO)는 "올해 매출은 대략 4000만달러(약 592억원)를 목표로 하며, 이 중 제품 매출로 2500만달러(약 370억원)를 달성하고 싶다"고 밝혔다. 김 대표는 "양산 이후 첫해인 만큼 매출 변동성이 클 수 있다"고 덧붙였다.</p> <p contents-hash="8e09be3843f259bb02dc583e069a19f612b7521bcb7a1b929d1e6e46aca8bac6" dmcf-pid="ycKGvpcnSl" dmcf-ptype="general">kaya@fnnews.com 최혜림 기자</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 파이낸셜뉴스. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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